Autonome Modulation und Gesichtsausdruck bei Autismus-Spektrum-Störung

Hintergrund: Autismus-Spektrum-Störungen (ASD) können mit Anomalien in kortikalen Strukturen zusammenhängen und Verhaltensstörungen verursachen. Darüber hinaus ist die Prognose umso besser, sobald die Diagnose gestellt ist. In diesem Zusammenhang sticht die Herzfrequenzvariabilität (HRV) hervor, ein nicht-invasives Instrument zur Darstellung der autonomen Modulation mit potenziellem prognostischem Wert. Die Literatur zeigte, dass es bei Verwendung linearer Analysemethoden keine Veränderungen der HRV im Ruhezustand gibt, Veränderungen können jedoch während der Belastung festgestellt werden. Nichtlineare HRV-Methoden sind empfindlicher und liefern zusätzliche Informationen zur linearen Methode. Ziel: Analyse der autonomen Modulation mithilfe nichtlinearer und linearer HRV-Indizes bei Kindern mit ASD in Ruhe und während Aufgaben im Vergleich zu typischen Kindern. Darüber hinaus soll eine HRV-Analyse zwischen ihnen, auch zwischen Verhalten und Schwere der Erkrankung, korrelieren. Methoden: Diese Studie umfasst sowohl typische Kinder als auch Kinder mit ASD. Die autonome Modulation wird unter Verwendung nichtlinearer Indizes (extrahiert aus dem Poincaré-Diagramm, der trendbereinigten Fluktuation der Tendenzanalyse und dem Wiederholungsdiagramm) und linearen Indizes der HRV im Zeit- (RMSSD und SDNN) und Frequenzbereich (LF, HF, VLF) durchgeführt. Die Aufgaben bestehen aus Spielen zum Erkennen und Erkennen von Gesichtern und Mimik. Verhalten und Schwere der Erkrankung werden anhand der Autismus-Verhaltenscheckliste bzw. der Bewertungsskala für Autismus bei Kindern bewertet. Statistische Analyse: Um Unterschiede zwischen Momenten und Protokollen zu identifizieren, wird je nach Datenverteilung eine bidirektionale Varianzanalyse zusammen mit dem Bonferroni-Posttest oder dem Dunn-Posttest verwendet. Die statistische Signifikanz wird auf 5 % festgelegt.